Doktora Adayı: Görkem Polat

EABD: Sağlık Bilişimi

Tarih: 17.07.2023 / 12:30

Yer: A-212

Özet: Ülseratif kolit (ÜK), klinisyenler için teşhis ve tedavi zorlukları iceren kronik bir inflamatuar barsak hastalığıdır. Hastalık şiddetinin doğru bir şekilde değerlendirilmesi, uygun tedavi stratejilerini izlemek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için çok önemlidir. Mayo endoskopik skoru (MES), ÜK şiddetini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir araçtır; ancak, değerlendirme süreci büyük ölçüde öznel yorumlamaya dayanır ve bu da gözlemci içi ve gözlemciler arası önemli değişkenliğe yol açar.

Bu tezde, ÜK şiddetinin otomatik değerlendirmesi için evrişimli sinir ağlarının kullanacagi Sınıf Mesafe Ağırlıklı Çapraz Entropi (SMA-ÇE) Kaybı olarak adlandırılan yeni bir kayıp fonksiyonu sunmaktayız. SMA-ÇE, sıralı sınıflandırma problemlerinde geleneksel çapraz entropi kayıp fonksiyonlarının yetersizliğine çözüm getirmektedir.

SMA-ÇE fonksiyonu, yanlış tahminleri gerçek sınıftan uzaklıklarıyla orantılı olarak etkili bir şekilde cezalandırır, böylece çıktı sınıfları arasındaki doğal sıralı ilişkileri yakalar. SMA-ÇE, diğer kayıp işlevlerine karsi değerlendirildiğinde bütün performans ölçümleri ve CNN mimarilerinde istikrarli bir sekilde onlardan daha iyi performans göstermektedir. Ayrıca, önerilen yaklaşım, model tahminlerini açıklamak için kullanılabilecek sınıf aktivasyon haritalarının daha dogru oluşturulmasını da sağlamaktadır; daha doğru açıklanabilirlik görüntüleri, geliştirilmekte olan tekniklerin klinik uygulamaya dönüştürülmesi için önemli bir özelliktir. Önerilen yaklaşımın başka veri setlerindeki performansını ölçmek icin diyabetik retinopati veri seti üzerinde de deneyler yapılmıştır ve benzer sonuçlar alınmıştır; bu durum önerilen yaklaşımın başka sıralı sınıf özelliğine sahip uygulamalarda da kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışma için oluşturulan, Etiketli Ülseratif Kolit Görüntüleri adlı veri seti, bugüne kadar halka açık en büyük etiketli ÜK veri setidir.